基于高光谱图像分析的作物病害表型监测研究
发布时间：2021-03-08 18:44
作物病害表型监测对于作物的抗性育种和栽培管理具有重要意义。目前传统的病害调查主要通过人工田间进行,这种方式费时费力且主观性较强,工作效率低下。本研究针对上述出现的问题,针对叶面型病害和茎秆型病害两类病害,以茶树炭疽病和水稻纹枯病为例,基于成像高光谱数据研究这两种病害的光谱响应特点和差异,并基于不同类型的病害提出不同的分析思路以及方法,通过图谱分析进行病虫害识别。本文的实验和研究主要工作如下:（1）开展系统实验获得研究数据。通过设计并开展实验获取水稻纹枯病和茶树炭疽病的成像高光谱数据。于杭州水稻研究所纹枯病实验田开展纹枯病成像高光谱获取实验,拍摄60幅成像光谱数据（感病30幅,正常30幅）,经过光谱数据质量监测,最终选择32幅进行实验数据分析。并于浙江武义县开展茶叶炭疽病实验,在实验茶园采集健康和炭疽病叶片样本,用小型保温箱将叶片从田间运至实验室,采用一套室内高光谱成像系统进行成像光谱测试实验共检测100片茶叶（50片正常和50片炭疽病叶片）。剔除有损伤且光照异常的叶片,最终选取78片叶片（正常39片,炭疽病39片）作为后续研究的样本。这些实验为后续病害数据分析提供了坚实的基础。（2）以...
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
植物胁迫引起的光谱变化
杭州电子科技大学硕士学位论文5铃薯干腐病等为果实病害，不同病害发病于植物的不同生育期，为植物生长发育带来极大威胁。本文针对叶面型病害（以茶叶炭疽病为例）和茎秆型病害（以水稻纹枯病）为例，各提出一套相应的分析方法进行分析，为亟需在叶片型病害和茎秆型病害的高通量病害表型监测提供方法。1.3.1叶面型病害-茶叶炭疽病在茶树生长发育过程中受到多种病害的侵扰，其中茶树炭疽病（Gloeosporiumtheae-sinesisMiyake）是茶树叶部病害中最为主要的一种病害，在全国大部分茶区均有分布，尤以西南、江南等雨水偏多地区的茶园较为普遍[38]。病害发生严重时可导致茶树大量落叶和长势衰退，严重影响次年春茶的品质和产量。主要由茶盘长孢真菌的侵染引起，属半知菌亚门真菌[39]。病斑初始分布于叶片边缘，随着时间推移，逐渐向叶片内部发展，最终发展为不规则的病斑形状，病斑颜色为褐色。发病严重的时候会变为灰白色，病斑周围不产生云纹区域。近年来，茶树炭疽病在浙江茶区特别是名优茶龙井品种上有扩大蔓延的趋势，成为茶园管理防控的重点病害。该病作为目前大面积推广的龙井茶良种―龙井43‖的―软肋‖，2014年导致浙江新昌县茶树良种场的全场70亩茶园全部患病，其中重病30亩，有5亩2015年春茶无茶可采。目前找到对该病及时、有效的监测方法是其防控工作刻不容缓的任务。图1.2茶叶炭疽病病害图1.3.2茎秆型病害-水稻纹枯病在我国水稻生产中发生的60多种病虫害中，水稻纹枯病(RhizoctoniasolaniKühn)是一种主要且常见的的病害。水稻纹枯病的发生与气候，温度，湿度等气象因素有关，除此之外，与氮肥用量，作物的生长状态也有极大的关系。纹枯病
杭州电子科技大学硕士学位论文6也被称为云纹病，主要由立枯丝核菌的侵染引起，属半知菌亚门真菌[40]。主要发生于南方水稻种植区，高温高湿的气候条件尤为适合纹枯病的发生。其菌核能抗逆性较强且可忍受极端环境，主要发生于水稻的叶鞘和茎秆部位，严重时叶片也可发玻初发病时病斑呈现暗绿色且边缘不清晰。随后逐步扩展为椭圆形病斑，边缘出现黑色云纹，中部呈现为淡黄色或白色，与枯叶等颜色较为类似。在水稻的各个生育期均可发生但多发生于稻孕穗拔节期。极大的影响水稻的产量。图1.3水稻纹枯病病害图1.4本文的结构安排第一章为绪论，首先介绍本文的研究背景，描述了目前病害调查的局限性以及高光谱遥感在病害表型诊断的潜力。阐述了国内外目前主流的病害识别算法以及遇到的难题，并介绍了介绍了水稻和茶树的重要性以及水稻纹枯病和茶叶炭疽病的危害。并对本文的工作进行介绍。第二章介绍了田间水稻纹枯病光谱数据和室内叶片尺度茶叶炭疽病的光谱数据采集及配套地面数据测试方法及规范，并详细介绍了光谱采集实验的具体实施过程。第三章基于茶叶炭疽病成像高光谱图像提出一套结合ISODATA无监督分类和二维光谱特征空间分析的自适应茶树炭疽病识别策略，包括叶片正常以及病害部位ROI的选择，茶叶炭疽病专属特征的构建，并详细介绍了如何利用T检验和JM距离进行特征的敏感性分析以及特征提龋采用无监督分类算法ISODATA生成分类图。然后，在NIR-Red二维空间，应用逐步阈值法确定识别病害和健康像元的最佳阈值范围，完成病斑提取，并对分析结果进行讨论。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于k近邻算法优化的最小二乘3D表面匹配算法[J]. 王鹏,李少达,赵雪. 地理空间信息. 2018(05)
[2]作物病虫害遥感监测与预测研究进展[J]. 黄文江,张竞成,师越,董莹莹,刘林毅. 南京信息工程大学学报(自然科学版). 2018(01)
[3]基于多特征字典学习的害虫图像自动分类方法[J]. 张超凡,王儒敬,谢成军. 计算机应用与软件. 2017(03)
[4]基于高光谱的春玉米大斑病害遥感监测指数选择[J]. 王利民,刘佳,邵杰,杨福刚,高建孟. 农业工程学报. 2017(05)
[5]中国主要茶区茶树炭疽菌系统发育学[J]. 王玉春,郝心愿,黄玉婷,岳川,王博,曹红利,王璐,王新超,杨亚军,肖斌. 中国农业科学. 2015(24)
[6]炭疽病胁迫下的茶树叶片高光谱特征分析[J]. 王晓庆,冉烈,彭萍,崔正龙. 植物保护. 2014(06)
[7]应用高光谱图像光谱和纹理特征的番茄早疫病早期检测研究[J]. 谢传奇,王佳悦,冯雷,刘飞,吴迪,何勇. 光谱学与光谱分析. 2013(06)
[8]马尾松赤枯病冠层光谱特征及严重度反演[J]. 伍南,刘君昂,闫瑞坤,周国英,张磊. 中国农学通报. 2012(04)
[9]稻干尖线虫病胁迫水稻叶片波谱响应特征及识别研究[J]. 刘占宇,石晶晶,王大成,黄敬峰. 光谱学与光谱分析. 2010(03)
[10]ISODATA算法的原理与实现[J]. 曾江源. 科技广场. 2009(07)
博士论文
[1]基于图谱特征分析的农业虫害检测方法研究[D]. 刘子毅.浙江大学 2017
[2]小麦病虫害多尺度遥感识别和区分方法研究[D]. 袁琳.浙江大学 2015
硕士论文
[1]基于高光谱技术的植物分类及状态监测方法研究[D]. 刘鹏.杭州电子科技大学 2019
[2]基于视觉的农作物病虫害监测飞行器设计与实现[D]. 张宁宁.西南科技大学 2018
[3]基于Android的水稻病虫害图像识别与诊断系统的研究[D]. 张永玲.浙江理工大学 2018
[4]利用卫星遥感估测冬小麦长势和赤霉病的研究[D]. 金正婷.南京信息工程大学 2016
[5]基于图像处理的大豆病害识别方法研究[D]. 郝丽.浙江理工大学 2015
本文编号：3071490
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
植物胁迫引起的光谱变化
杭州电子科技大学硕士学位论文5铃薯干腐病等为果实病害，不同病害发病于植物的不同生育期，为植物生长发育带来极大威胁。本文针对叶面型病害（以茶叶炭疽病为例）和茎秆型病害（以水稻纹枯病）为例，各提出一套相应的分析方法进行分析，为亟需在叶片型病害和茎秆型病害的高通量病害表型监测提供方法。1.3.1叶面型病害-茶叶炭疽病在茶树生长发育过程中受到多种病害的侵扰，其中茶树炭疽病（Gloeosporiumtheae-sinesisMiyake）是茶树叶部病害中最为主要的一种病害，在全国大部分茶区均有分布，尤以西南、江南等雨水偏多地区的茶园较为普遍[38]。病害发生严重时可导致茶树大量落叶和长势衰退，严重影响次年春茶的品质和产量。主要由茶盘长孢真菌的侵染引起，属半知菌亚门真菌[39]。病斑初始分布于叶片边缘，随着时间推移，逐渐向叶片内部发展，最终发展为不规则的病斑形状，病斑颜色为褐色。发病严重的时候会变为灰白色，病斑周围不产生云纹区域。近年来，茶树炭疽病在浙江茶区特别是名优茶龙井品种上有扩大蔓延的趋势，成为茶园管理防控的重点病害。该病作为目前大面积推广的龙井茶良种―龙井43‖的―软肋‖，2014年导致浙江新昌县茶树良种场的全场70亩茶园全部患病，其中重病30亩，有5亩2015年春茶无茶可采。目前找到对该病及时、有效的监测方法是其防控工作刻不容缓的任务。图1.2茶叶炭疽病病害图1.3.2茎秆型病害-水稻纹枯病在我国水稻生产中发生的60多种病虫害中，水稻纹枯病(RhizoctoniasolaniKühn)是一种主要且常见的的病害。水稻纹枯病的发生与气候，温度，湿度等气象因素有关，除此之外，与氮肥用量，作物的生长状态也有极大的关系。纹枯病
杭州电子科技大学硕士学位论文6也被称为云纹病，主要由立枯丝核菌的侵染引起，属半知菌亚门真菌[40]。主要发生于南方水稻种植区，高温高湿的气候条件尤为适合纹枯病的发生。其菌核能抗逆性较强且可忍受极端环境，主要发生于水稻的叶鞘和茎秆部位，严重时叶片也可发玻初发病时病斑呈现暗绿色且边缘不清晰。随后逐步扩展为椭圆形病斑，边缘出现黑色云纹，中部呈现为淡黄色或白色，与枯叶等颜色较为类似。在水稻的各个生育期均可发生但多发生于稻孕穗拔节期。极大的影响水稻的产量。图1.3水稻纹枯病病害图1.4本文的结构安排第一章为绪论，首先介绍本文的研究背景，描述了目前病害调查的局限性以及高光谱遥感在病害表型诊断的潜力。阐述了国内外目前主流的病害识别算法以及遇到的难题，并介绍了介绍了水稻和茶树的重要性以及水稻纹枯病和茶叶炭疽病的危害。并对本文的工作进行介绍。第二章介绍了田间水稻纹枯病光谱数据和室内叶片尺度茶叶炭疽病的光谱数据采集及配套地面数据测试方法及规范，并详细介绍了光谱采集实验的具体实施过程。第三章基于茶叶炭疽病成像高光谱图像提出一套结合ISODATA无监督分类和二维光谱特征空间分析的自适应茶树炭疽病识别策略，包括叶片正常以及病害部位ROI的选择，茶叶炭疽病专属特征的构建，并详细介绍了如何利用T检验和JM距离进行特征的敏感性分析以及特征提龋采用无监督分类算法ISODATA生成分类图。然后，在NIR-Red二维空间，应用逐步阈值法确定识别病害和健康像元的最佳阈值范围，完成病斑提取，并对分析结果进行讨论。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于k近邻算法优化的最小二乘3D表面匹配算法[J]. 王鹏,李少达,赵雪. 地理空间信息. 2018(05)
[2]作物病虫害遥感监测与预测研究进展[J]. 黄文江,张竞成,师越,董莹莹,刘林毅. 南京信息工程大学学报(自然科学版). 2018(01)
[3]基于多特征字典学习的害虫图像自动分类方法[J]. 张超凡,王儒敬,谢成军. 计算机应用与软件. 2017(03)
[4]基于高光谱的春玉米大斑病害遥感监测指数选择[J]. 王利民,刘佳,邵杰,杨福刚,高建孟. 农业工程学报. 2017(05)
[5]中国主要茶区茶树炭疽菌系统发育学[J]. 王玉春,郝心愿,黄玉婷,岳川,王博,曹红利,王璐,王新超,杨亚军,肖斌. 中国农业科学. 2015(24)
[6]炭疽病胁迫下的茶树叶片高光谱特征分析[J]. 王晓庆,冉烈,彭萍,崔正龙. 植物保护. 2014(06)
[7]应用高光谱图像光谱和纹理特征的番茄早疫病早期检测研究[J]. 谢传奇,王佳悦,冯雷,刘飞,吴迪,何勇. 光谱学与光谱分析. 2013(06)
[8]马尾松赤枯病冠层光谱特征及严重度反演[J]. 伍南,刘君昂,闫瑞坤,周国英,张磊. 中国农学通报. 2012(04)
[9]稻干尖线虫病胁迫水稻叶片波谱响应特征及识别研究[J]. 刘占宇,石晶晶,王大成,黄敬峰. 光谱学与光谱分析. 2010(03)
[10]ISODATA算法的原理与实现[J]. 曾江源. 科技广场. 2009(07)
博士论文
[1]基于图谱特征分析的农业虫害检测方法研究[D]. 刘子毅.浙江大学 2017
[2]小麦病虫害多尺度遥感识别和区分方法研究[D]. 袁琳.浙江大学 2015
硕士论文
[1]基于高光谱技术的植物分类及状态监测方法研究[D]. 刘鹏.杭州电子科技大学 2019
[2]基于视觉的农作物病虫害监测飞行器设计与实现[D]. 张宁宁.西南科技大学 2018
[3]基于Android的水稻病虫害图像识别与诊断系统的研究[D]. 张永玲.浙江理工大学 2018
[4]利用卫星遥感估测冬小麦长势和赤霉病的研究[D]. 金正婷.南京信息工程大学 2016
[5]基于图像处理的大豆病害识别方法研究[D]. 郝丽.浙江理工大学 2015
本文编号：3071490
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